概率体素模型中建筑物精确三维结构提取

摘要：

从图像中重建的三维体素模型通常存在噪声和建筑物结构不完整的问题,分层边缘拟合方法为解决该类问题提供了一种思路,然而实际场景中建筑物横截面轮廓复杂多样.为此,提出一种两步式由粗到细的边缘拟合算法,在层图像上拟合建筑物横截面轮廓.利用分层投影方法将三维模型投影到二维层图像上,并采用一种结合上下文信息的基于密度的聚类方法去除场景中的噪声,通过形状分类和形状拟合得到平面轮廓的精细拟合结果.最终的三维模型由层图像上边缘拟合结果组合而成.实验结果表明,与最初重建的模型相比,该方法可使精确的建筑物模型更加规则完整且几乎没有噪声,同时大幅减少存储空间.

关键词：建筑物结构提取、概率体素模型、形状分类、边缘拟合、可变形模板

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61331017,61302170

在线出版日期：2016-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5